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vlite

高效轻量的开源向量数据库

vlite向量数据库嵌入式存储RAGLangChainGithub开源项目

vlite是一款开源的轻量级向量数据库,无需额外配置即可使用。该项目支持多种文件格式导入,内置嵌入生成功能,并采用CTX文件格式存储用户上下文。vlite在索引和检索速度方面表现优异,同时具有更小的磁盘占用。这使其成为RAG、智能代理和ChatGPT插件等AI应用的理想选择。vlite还提供LangChain集成,有助于快速构建高性能AI应用。

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介绍相关项目
VolansDB - 多模态数据引擎支持SQL直接查询非结构化数据
AI代理AI工具SQL查询多模态LLM语义搜索非结构化数据
VolansDB是一款多模态数据引擎，支持使用SQL直接查询和分析表格、图像和视频等非结构化数据。内置AI代理可实现数据提取、分类和语义搜索，无需复杂ETL流程。平台连接多种数据源，提供成本可视化和缓存机制，帮助数据分析师高效处理大规模非结构化数据。适用于生成式AI应用分析、创意优化等场景。
diffgram - AI数据存储与管理解决方案，涵盖多种数据类型与人类监督
AI数据存储DiffgramGithub人类监督开源项目数据工作流数据标签
提供多种数据类型的人类监督功能和AI数据存储解决方案。支持图像、视频、文本和3D数据的高效管理和标注，用户可自行掌控本地数据。适用于从数据标签到AI应用工作流管理的多种商业和研究场景。
langchain - 简化和优化上下文推理应用开发框架
AI应用开发GithubLangChain代理大语言模型开源框架开源项目
LangChain是一个开发大型语言模型(LLM)应用的开源框架，提供从原型到生产的全生命周期支持。它包含开源库、生产化工具和部署方案，可用于构建问答系统、结构化数据提取和聊天机器人等应用。其特色在于模块化设计、丰富的第三方集成和预置链式结构，有效提升了LLM应用的开发效率和灵活性。
Easy-RAG - 构建高效RAG系统 集成多功能知识库和先进对话能力
Easy-RAGGithub向量数据库大模型聊天开源项目知识图谱知识库
Easy-RAG是一个功能全面的检索增强生成(RAG)系统，支持多种文件格式的知识库管理。系统整合了Chroma、FAISS等向量数据库，并采用rerank技术提高信息检索效率。它具备纯大模型多轮对话和基于知识库的问答能力，适合学习、使用和自主扩展。Easy-RAG还支持音频视频的语音转文本功能，为构建智能对话系统提供了全面的解决方案。
pgvector - Postgres向量相似度搜索开源扩展
GithubPostgrespgvector向量相似度搜索开源项目索引近邻搜索
pgvector是Postgres的开源扩展,为向量相似度搜索提供支持。它能在Postgres数据库中存储和查询向量数据,支持精确和近似最近邻搜索,兼容多种向量类型和距离度量。pgvector继承了Postgres的ACID事务和时间点恢复等特性,为向量搜索提供了可靠的解决方案。
cognee - 旨在通过图形、LLMs和向量检索功能，为AI工程师提供精确的输出结果的开源框架
GithubLLMscognee向量检索图数据库开源项目自然语言处理
cognee是一个先进的开源框架，旨在通过图形、LLMs和向量检索功能，为AI工程师提供精确的输出结果。该工具支持自我改进，兼容多种本地配置和存储方案，从而助力AI项目的高效实施和灵活扩展。
Embedefy - 高效嵌入向量生成平台助力多元AI应用增强
AI工具AI应用Embedefy向量空间嵌入数据表示
Embedefy是一个专业的嵌入向量生成平台，旨在简化AI应用的增强过程。该平台采用开源模型，支持用户灵活切换至自有基础设施。Embedefy广泛适用于检索增强生成(RAG)、模型微调、语义搜索、聚类、推荐、异常检测和分类等领域。通过提供API和PostgreSQL扩展，Embedefy使嵌入向量功能能够无缝集成到应用程序和数据库中，为AI开发提供强大支持。Embedefy提供高性价比的嵌入向量生成服务，特别适合处理大规模数据集，为各类AI项目提供高效、经济的解决方案。
lite.ai.toolkit - C++ AI模型工具包，包括目标检测、面部识别、图像分割和抠图等
GithubLite.Ai.ToolKit人脸识别分割开源项目抠图模型检测
一款轻量级的C++工具包，支持多种AI模型，包括目标检测、面部识别、图像分割和抠图等。依赖最小，仅需OpenCV和ONNXRuntime，兼容GPU和CPU设备，提供300多种C++实现和500多种预训练模型，易于使用和集成。
chromem-go - Go语言内嵌式向量数据库 支持RAG和语义搜索
GithubGo语言chromem-go向量数据库嵌入式开源项目检索增强生成
chromem-go是一款Go语言内嵌式向量数据库，采用Chroma风格接口，无需第三方依赖。支持内存存储和可选持久化，聚焦常见用例的简单性和性能。适用于检索增强生成(RAG)和语义搜索等场景，可直接嵌入应用无需单独部署。具备多线程处理能力，支持多种嵌入创建方式，提供相似度搜索和过滤功能。
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